Archive for 2012

Tuesday, 13 March 2012
by

Ujian Praktek Pembuatan SIM C

Wahai para pemabaca blog ku... :D Mau curhat nih.. sudah setahun yang lalu aku daftar untuk pembuatan SIM C. Namun sampai sekarang aku belum punya SIM C.. :( Why ? Begini ceritanya...

Untuk memperoleh SIM C, anda harus melalui dua tes. Tes tulis dan tes praktek.. Tes tulis menguji kemampuan kita (secara teori) dalam berlalu lintas. Aku punya buku kumpulan soalnya.. Tapi, walaupun sudah belajar..aku gagal di kesempatan pertama (payah.. :D). Lalu aku tes lagi.. Alhamdulillah lulus dengan nilai tertinggi. hehehe

Nah..ini nih, tes praktek. Aku sudah berkali-kali latian untuk persiapan tes praktek ini. Dan lancar2 saja.. aku bisa melewati medannya. Ga percaya? Ni aq punya video latianku... Tapi mengapa oh mengapa sewaktu tes aku mesti gagal. Sudah tiga kali tes tapi masih belum lulus. Malu euy...huhuhuhu, mgkn karena terlalu grogi. Yahhh.. aku tidak akan menyerah.

O ya, bagi yang belum tau bagaimana model lintasan tes praktek SIM C (Jombang), bisa liat di video ini..  

Read More..
Friday, 24 February 2012
by

KDORAMA : The Moon That Embraces The Sun


The Moon That Embraces The Sun adalah drama korea yang lagi airing di Korea. Drama ini rating-nya tinggi dan sangat populer. Tiap minggu aku menanti sinopsisnya. Setelah browsing-browsing, aku menemukan blog yang cepet update sinopsisnya. Coba buka ini, sinopsisnya lengkap. Dan bahasa yang digunakan juga mudah dipahami. Ada tuh beberapa blog yang dia bikin sinopsis pake bahasa mesin. Alias terjemah mentah-mentah dari bahasa inggris (may be pake google translate -___-). 

Oh ya, biar mudah and tinggal baca, ni aku kasi link nya ke sinopsis tiap-tiap episode.

The Moon That Embraces The Sun 17
The Moon That Embraces The Sun 18
The Moon That Embraces The Sun 19
The Moon That Embraces The Sun 20

Penasaran dengan akhir kisahnya? Ayo kita tunggu sampe dramanya selesai.. ^^ Sabar yaaa..
Read More..
Thursday, 23 February 2012
by

TIPS : Lomba Penggalian Data (Data Mining) GEMASTIK


Tak sedikit mahasiswa yang ingin mengikuti ajang ini. Di antara cabang lomba yang ada pada GEMASTIK, mungkin penggalian data ini yang paling santai.  Jadi, ayo teman-teman ikut lomba ini.. seru kog. ^^
Kebetulan pada GEMASTIK 2011 tim saya dapat juara II. Nah, sekarang ndak ada salahnya jika saya sedikit berbagi tips bagaimana mengikuti lomba ini agar tidak salah langkah.. Bukan bermaksud sombong lo ya..hanya berbagi pengalaman saja. ^^

Untuk ikut lomba ini, teman-teman harus daftar dulu secara online di web yang dibuat oleh penyelenggara. Kabarnya tahun ini GEMASTIK 2012 akan digelar di Institut Teknologi Bandung (ITB). Pendaftaran biasanya dibuka mulai bulan Mei sampai Juli. Sewaktu daftar biasanya diminta untuk upload KTM (hasil scan).

Setelah daftar, setiap tim akan mempunyai akun pada official website nya gemastik. Rajin-rajinlah membuka website tersebut. Cari kabar kapan soal penyisihan di-launch. Biasanya ada soal warming-up juga. Namun soal ini ndak terlalu berhubungan dengan soal babak penyisihan. Soal warming up biasanya berisi dasar-dasar data mining (DM).

Kelancaran babak final bergantung pada babak penyisishan. Jadi, kerjakanlah soal pada babak penyisihan dengan sebaik mungkin. Soal babak penyisihan terdiri dari dataset (data training dan data testing) serta permasalahan yang akan dipecahkan atau informasi apa yang dapat digali dari dataset tersebut. Misalnya adalah bagaimana memprediksi kemampuan nasabah untuk mengembalikan kredit yang telah diberikan oleh bank (GEMASTIK 2011). Datasetnya adalah data histori nasabah. Data tersebut berjumlah ratusan dan terdiri dari beberapa atribut.

Dalam mengerjakan soal lomba, perhatikan beberapa hal berikut :

  1. Perhatikan pembagian kerja antar anggota kelompok. Mungkin ada yang bagian mengkaji teori, menyusun makalah, dan menyediakan data.  
  2. Untuk yang menyediakan data, usahakan dapat mengoperasikan beberapa tools-tools data mining seperti Weka atau pun SPSS. Bahkan jika terpaksa harus mempelajari tools baru yang kurang terkenal. Bahkan lagi, kalau perlu.. coding sendiri :D (kalau misalnya metode yang digunakan metode yang ndak umum, tidak disediakan di tools-tools DM).
  3. Pembagian kerja berkorelasi dengan lama pengerjaan. Jika permbagian kerja tidak jelas, biasanya pekerjaan akan menumpuk pada waktu injury time (deadline). Jika sudah seperti ini, hasil tidak akan maksimal karena tidak dapat melakukan beberapa revisi atau koreksi.
  4. Untuk yang mengkaji teori, camkan ini "Jangan cuma mencari metode yang menghasilkan akurasi paling tinggi". Carilah metode yang COCOK. Mencoba semua metode yang terdapat dalam data mining merupakan hal yang buruk (walaupun sering dilakukan). Biasanya semua metode dicoba, dan   manakah yang menghasilkan akurasi yang tinggi. Hal semacam ini akan "MEMBUNUH" anda pada saat final (jika lolos :P). Why ? Soalnya mencoba-coba itu tidak berdasar. Jika pada saat final anda ditanya "Mengapa anda menggunakan metode X?", masa mau jawab "Setelah dicoba-coba.....bla3x". Wew...ndak ilmiah. Selain itu, metode yang dipilih dari hasil "coba-coba" juga belum tentu dapat diterapkan pada dataset yang lain.
  5. Untuk memilih metode yang cocok, perhatikan karakteristik dari dataset. Berikut beberapa karakteritik dari suatu dataset :

  • Jumlah atribut. jika terlalu banyak, maka perlu dilakukan pemilihan fitur-fitur yang penting.
  • Jenis atribut (nominal, kontinu). Bagaimana perlakuan terhadap data bertipe nominal atau pun kontinu.
  • Range Nilai pada data. Normalisasi dapat dilakukan jika diperlukan.
  • Perbandingan jumlah data dalam tiap-tiap kelas yang ada.
  • Adanya Missing Value dan bagaimana mengatasi Missing Value.
  • Jenis klasifikasi (jika soalnya berupa klasifikasi, apakah klasifikasi biner atau ndak biner).

Membaca metode-metode DM yang terdapat dalam jurnal-jurnal internasional juga akan sangat membantu. Teman-teman bisa akses www.sciencedirect.com untuk mengunduh artikel ilmiah (untuk dapat mengunduh, harus berlangganan dulu. Jika tidak, harus membayar agar dapat mengunduh).


Untuk final, persiapkan slide yang semenarik mungkin. Perbaiki makalah. Kalau perlu, menyewa teman (selain anggota kelompok) untuk membaca dan mengomentari makalah anda. Setalah itu, lakukan revisi seperlunya.

Lakukan latihan presentasi sesering mungkin. Latihan ini sekalian untuk membiasakan diri dalam menggunakan Laser pointer. Mungkin ini kelihatan sepeleh, tapi jika tidak terbiasa menggunakannya maka akan sedikit kagok (percayalah :P). Nggak punya laser pointer ? Pinjam donk ! Beli juga gapapa, ada tuh yang murah, 60.000.

Prediksi semua kemungkinan pertanyaan yang akan ditanyakan oleh Juri. Dan cari jawabannya. Untuk memprdiksi ini dapat dilakukan dengan cara latihan presentasi di depan dosen pembimbing atau teman selain anggota kelompok. Sedangkan tips untuk presentasi, saya rasa sama dengan tips untuk presentasi pada umumnya. Yang harus diperhatikan adalah durasi waktunya. Karena waktu yang disediakan terbatas, maka sering-seringlah latihan untuk mem-pas kan waktunya. :D

Hemm...mungkin cukup sekian tips nya. Lain kali jika saya ingat, dan ada hal yang belum saya sampaikan di sini, insyaallah akan saya tambahkan. :D. Jika ada pertanyaan, monggo ditulis pada field komentar di bawah....
Semoga membantu...

Bagi yang berminat dengan contoh makalah dan berkas lainnya,bisa dunlud makalah tim saya. Makalah saya ini masih jauh dari kesempurnaan, jadi mohon dimaklumi kalau ada kesalahan. :)

 http://downloads.ziddu.com/download/24319370/SEMANGAT_Data_Mining_Gemastik-2011_revisi.pdf.html
Read More..
by

MATLAB : Menghitung Nilai Rata-rata Tiap Komponen RGB

Ada seorang pembaca yang menanyakan bagaimana menghitung nilai rata-rata dari tiap-tiap R, G, dan B. Terima kasih mbak atas pertanyaannya. Saya ingin menjawabnya melalui posting berikut.
Semoga saya tidak salah tafsir tentang pertanyaan tersebut. :)

Untuk menghitung rata-rata nilai RGB, yang harus kita lakukan adalah menjumlahkan semua nilai yang terdapat pada masing-masing komponen R, G, atau B tersebut. Kemudian kita bagi hasil dari penjumlahan tersebut dengan jumlah piksel yang terdapat dalam citra. Proses tersebut dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
  1. Baca / ambil citra RGB
    Untuk membaca citra RGB dapat dilakukan dengan code sebagai brikut :
    i = imread('Image1929.jpg');
  2. Ambil nilai R, G, dan B nya
    Cara mengambil nilai R, G, dan B dapat dilakukan dengan code sebagai berikut :
    R = i(:,:,1); untuk mengambil komponen Red (R)
    G = i(:,:,2); untuk mengambil komponen Green (G)
    B = i(:,:,3); untuk mengambil komponen Blue (B)
  3. Jumlahkan nilai yang ada di dalam setiap komponen R, G, atau B
    Jumlah semua nilai yang terdapat pada masing-masng komponen dapat dihitung dengan code berikut :
    sumR = sum(sum(R)); untuk menjumlahkan nilai pada komponen Red (R)
    sumG = sum(sum(G)); untuk menjumlahkan nilai pada komponen Green (G)
    sumB = sum(sum(B)); untuk menjumlahkan nilai pada komponen Blue (B)
  4. Bagi hasil pada poin 3 dengan jumlah piksel pada citra
    Untuk menghitung jumlah piksel yang trdapat di dalam citra dapat dilakukan dengan code sebagai berikut :
    s = size(i);
    jumlahPiksel = s(1)*s(2);
    Kemudian untuk menghitung rata-rata nilai pada masing-masing komponen R, G, dan B adalah sebagai berikut :
    rata_rataR = sumR/jumlahPiksel;
    rata_rataG = sumG/jumlahPiksel;
    rata_rataB = sumB/jumlahPiksel;

Selain dengan cara di atas, masih ada cara lagi dengan algoritma yang sama namun code nya lebih singkat. Mau ? :D Cekidot...

i = imread('Image1929.jpg');
sumI = sum(sum(i));
s = size(i);
rata_rataI = sumI./(s(1)*s(2));

rata_rataR = rata_rataI(1);
rata_rataG = rata_rataI(2);
rata_rataB = rata_rataI(3);

Silahkan mencoba.. ^^ Read More..
Wednesday, 1 February 2012
by

MATLAB : Resize Gambar

Resize gambar / citra adalah mengubah ukuran panjang dan lebar gambar. Matlab telah menyediakan fungsi untuk mengubah ukuran gambar.
Fungsi imresize dapat digunakan untuk mengubah ukuran gambar. Gambar 1 merupakan contoh implementasi imresize. Dalam Gambar 1, citra yang dihasilkan akan berukuran 0.5 kali ukuran awal.


Gambar 1. Implementasi imresize
Read More..
Tuesday, 31 January 2012
by

MATLAB : Cara Crop Gambar

Alhamdulillah.. Setelah sekian lama bergelut dengan TA, kini saya bisa blogging lagi. Sejak lama saya ingin membuat posting ini. Posting yang berisi materi sederhana, yaitu crop gambar dengan matlab.

Untuk dapat memotong (crop) gambar dengan fungsi yang disediakan oleh Matlab, beberapa properti dari gambar harus kita ketahui terlebih dahulu. Properti-properti tersebut adalah :
  • x : posisi kolom dari pojok kiri atas area yang mau di crop
  • y : posisi baris dari pojok kiri atas area yang mau di crop
  • delta x : lebar area yang mau di crop
  • delta y : tinggi area yang mau di crop
Keempat properti tersebut dapat digambarkan pada Gambar 1.
Fungsi yang disediakan oleh matlab yang dapat digunakan untuk crop gambar adalah imcrop. Contoh penggunaan imcrop dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 3 adalah citra awal, dan Gambar 4 adalah citra hasil crop.
Gambar 1. Properti area untuk cropping

Gambar 2. Implementasi imcrop

 Gambar 3. Citra awal

Gambar 4. Citra hasil cropping
 Read More..
Saturday, 7 January 2012
by

DOWNLOAD : OST Drama Korea


Teman-teman.. berhubung saya suka nonton drama korea, saya jadi tertarik dengan OST nya. Nah, ini link download OST nya beberapa drama Korea, bagi teman-teman yang pingin download.. ^^


OST Winter Sonata
OST Endless Love
OST Full House
OST Dae Jang Geum
OST Stairway To Heaven
OST City Hunter
OST Sungyunkwan Scandal
OST 49Days
OST Dong Yi
OST My Girl Friend is Gumiho
OST Baker King Kim Tak Gu
OST Boys Before Flowers
OST Princess Hours

Sumber :
http://www.pelangidrama.net
http://yogoaj.blogspot.com/2009/10/ost-winter-sonata-full-album-download.html
http://my.opera.com/henigranger/blog/show.dml/118227
http://cassieva.wordpress.com/2011/09/08/download-sungkyunkwan-scandal-ost/
http://www.guitarfreak.info/2009/08/download-lagu-ost-boys-before-flowers.html
http://intankusuma.wordpress.com/2011/02/18/ost-princess-hours/ Read More..
by

MATLAB : Invert dan Flip Image

Invert image adalah mengubah nilai grayscale tiap-tiap piksel image menjadi nilai invers nya. (bingung ya? :D )
Misalnya piksel yang aslinya gelap, nanti akan dijadikan piksel terang, dan sebaliknya. Lebih jelasnya, mari kita lihat contoh berikut...

Invert Image
Citra Biner
  • Nilai piksel 0 -> 1
  • Nilai piksel 1-> 0
Perhatikan code di bawah ini :
i = imread('rice.png'); %citra keabuan (grayscale)
ib = im2bw(i,graythresh(i)); %mengubah citra menjadi citra biner
ibinvert = ~ib;
figure, imshow(ib), title('Citra Biner');
figure, imshow(ibinvert), title('Invert Citra Biner');

Dari code di atas, ~ib menunjukkan inverse dari ib. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 1. Selain cara di atas, kita dapat mendapatkan invers dari citra biner dengan cara mengurangkan 1 dengan nilai piksel. Code nya sebagai berikut :
ibinvert = 1-ib;


Gambar 1 Invert citra biner

Citra Keabuan (grayscale)
Untuk mendapatkan invers dari citra grayscale, dapat dilakukan sebagai berikut :

iinvert = 255-i;
figure, imshow(i),title('Citra Grayscale');
figure, imshow(iinvert),title('Invert Citra Grayscale');

Code di atas akan menghasilkan citra seperti Gambar 2.

Gambar 2 Invert citra keabuan (grayscale)

Flip Image
Gambar 3 adalah citra yang akan kita flip.


Gambar 3 Citra asal

Flip Vertical
Flip vertikal akan menghasilkan cerminan citra terhadap sumbu vertikal.
Berikut code nya :
flipv = i(size(i,1):-1:1,:); 
Code di atas akan menghasilkan citra seperti Gambar 4.


Gambar 4 Citra hasil flip vertikal
Flip Horizontal
Flip horizontal akan menghasilkan cerminan citra terhadap sumbu horizontal.
Berikut code nya :
fliph = i(:,size(i,2):-1:1);

Code di atas akan menghasilkan citra seperti Gambar 5.
 
 Gambar 5 Citra hasil flip horizontal
 Read More..
Wednesday, 4 January 2012
by

MATLAB : Progress Bar

Kadang kala kita membuat suatu program di Matlab yang running time nya sampai satu menit,10 menit, bahkan setengah jam. Kadang kita tidak tahu kapankah program kita selesai atau menampilkan outputnya?
Kali ini saya akan share sedikit tentang progress bar di Matlab. Saya baru belajar progress bar ini tadi sore, berbekal googling, karena saya cari di Matlab Product Help sepertinya tidak menyediakan pengetahuan tentang progress bar, atau saya yang kurang teliti nyarinya. hehe

Oke, langsung saja. Ini contoh yang paling sederhana. Misal kita mempunyai perulangan yang dinyatakan dalam for. Nilai i akan bertambah dari 1 sampai dengan 10.000.
Hal pertama yang harus kita lakukan adalah mengunduh file progressbar.m. File ini dapat diunduh di sini. Simpan file ini di folder file yang akan mencantumkan progress bar. Jika kita membuat function atau file .m di default directory nya Matlab, maka letakkan file progressbar.m di Documents\Matlab.


Setelah kita mengunduh file progressbar.m, kita bisa mengubah warna dan posisi progress bar. Secara default warna progress bar adalah hijau dan berada di posisi tengah screen.
Untuk mengubah warna dan posisi progress bar dapat dilakukan dengan cara berikut :
  • Buka file progressbar.m 
  • Cari code yang bagian men-setting warna seperti yang ditunjukkan Gambar 1. Warna ini menganut sistem RGB antara 0-1. [1 0 0] untuk merah, [0 1 0] untuk hijau, dan [0 0 1] untuk biru.
  • Untuk mengubah posisi, dapat dilakukan ketika kita memanggil fungsi / file progress bar. Berikut pilihan posisi yang dapat kita pilih :
    • [x, y]  - posisi pojok kiri atas dari progress bar
    • 0 - Tengah Screen (Default)
    • 1 - Pojok Kiri Atas
    • 2 - Pojok Kanan Atas
    • 3 - Pojok Kiri Bawah
    • 4 - Pojok Kanan Bawah
    • 5 - Acak
Lalu panggil fungsi progressbar dalam code atau program kita seperti pada contoh Gambar 2. Jalankan programnya, dan progressbar akan tampil seperti Gambar 3 beserta estimasi waktu kapan program kita akan selesai dieksekusi.


Gambar 1 Mengubah warna progress bar 


Gambar 2 Memanggil progress bar dalam program 


 Read More..